Smart Data
Um die Datenflut eines modernen Unternehmens in die richtigen Kanäle zu lenken und im Unternehmen nutzbar zu machen, sind die klassischen Mittel des Data Warehousing häufig nicht mehr ausreichend. Insbesondere die drei Vs (Variety, Volume und Velocity) machen es technisch nahezu unmöglich, alle Daten in eine strukturierte Datenablage zu überführen. Daher ist es nötig, für diese Daten neue Wege zu gehen, um ihren Informationsgehalt nutzbar zu machen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und somit Big Data in Smart Data zu überführen.
Datenstrategie
Dem klassischen Data Warehouse als Single Point of Truth im Unternehmen steht immer häufiger die Einführung eines Data Lake gegenüber. Während im Data Warehouse harmonisierte und qualitätsgesicherte Daten zur Verfügung gestellt werden, sammelt ein Data Lake ungeheure Mengen an un- und semistrukturierten Daten. biX Consulting hilft Ihnen eine für Ihr Unternehmen zugeschnittene Datenstrategie zu entwickeln und zu implementieren, die die Vorzüge eines performanten Datawarehouses mit der gezielten Aufbereitung und Nutzung klassischer Big Data Szenarien vereinen. Eine hochintegrierte Architektur On-Premise oder in der Cloud führt zu einer verlässlichen Datenlandschaft, die die Anforderungen verschiedenster Fachbereiche und auch Data Scientists erfüllt und somit auch für zukünftige Szenarien gerüstet ist. Die meisten hierfür nötigen Technologien haben wir bereits in unserem Innovation Lab im Einsatz und können damit direkt Ihre Use Cases verproben. Sprechen Sie uns an!
Advanced Analytics
Das klassisch auf die Vergangenheit ausgelegte Reporting wird immer mehr um Predicitve Ansätze ergänzt, die es ermöglichen sollen, in die Zukunft zu schauen und dabei möglichst viele Arbeitsschritte zu automatisieren. Gleichzeitig sollen immer mehr manuelle Prozessschritte durch Künstliche Intelligenz (KI) automatisiert werden, um schneller zu werden, bessere Vorhersagen zu machen und Fachbereiche zu entlasten. Hierbei spricht man im Allgemeinen von Advanced Analytics. Neben einer Datenstrategie zur hochqualitativen Bereitstellung der benötigten Daten ist auch die Einbindung der benötigten Algorithmen und der Data Scientists ein wichtiger Erfolgsbaustein. Wir helfen Ihnen, das richtige Operating Model für Ihr Unternehmen zu finden, damit Sie sich ganz auf die neuen Ansätze konzentrieren und diese nachhaltig im Unternehmen nutzen können.
Next Generation Analytics Use Cases
Im Rahmen unserer Projekte werden wir immer wieder mit vielschichtigen und komplizierten Problemstellungen konfrontiert, die weit über klassische Analytics Themen hinausgehen. Um diese zu lösen, setzen wir auf Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, um bestmögliche Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen und echte Mehrwerte zu schaffen. Sie finden hier einige unserer bereits erfolgreich durchgeführten Use Cases.
Smart Risk
Herausforderung Ein in europaweit agierendes Unternehmen bietet Tankkarten für seine ca. 250.000 Geschäftskunden an. Das Geschäftsmodell beinhaltet für das Unternehmen ein hohes finanzielles Risiko, da es prozessbedingt in Vorleistung (Kostenabgang vor Zahlung des...
Automatisiertes Management Reporting
Herausforderung Die manuelle Auswertung der bestehenden Berichte und Analysen bzgl. Auffälligkeiten, Trends und der insgesamten Geschäftsentwicklung gestaltet sich zunehmend aufwendiger. Durch überlagernde Effekte werden bestimmte Effekte in der Entwicklung erst auf...
Erweiterung bestehender BW Anwendungen um QS Funktionen
Herausforderung Das Monitoring von Ladeprozessen im Data Warehousing stellt häufig eine besondere Herausforderung da. Denn auch wenn alle Prozesse anscheinend fehlerlos durchlaufen wurden, bedeutet dies nicht, dass die Daten in der benötigten Qualität vorliegen....
Vermeidung von Out-of-stock Situationen
Herausforderung Unerwartete Kundennachfrage führt zu Lieferengpässen, da die vorhandenen Bestände nicht optimal auf die verschiedenen Lager verteilt wurden. Dies geschieht meist dadurch, dass bisherige manuelle Analysen auf einer berechneten Reichweite der einzelnen...
Kundenabwanderung senken
Herausforderung Da die Akquise von Neukunden deutlich mehr kostet als bestehende Kundenbeziehungen zu halten oder sogar zu vertiefen, muss ein abwanderungswilliger Kunde möglichst früh identifiziert werden, um ihn dann durch optimierte Angebote weiter zu binden....
Optimierung Stammdatenqualität
Herausforderung Manuell gepflegte Stammdaten weisen immer wieder schwerwiegende Qualitätsmängel auf und verhindern weiterführende Analysen oder verfälschen Analyseergebnisse, was schlimmstenfalls zu teuren Fehlentscheidungen führen kann. Händische oder auch einfache...
Vorhersage von Zahlungsausfällen
Herausforderung Durch Zahlungsausfälle bei Kunden entgehen nicht nur Einnahmen, sondern es werden sogar direkt Verluste verursacht, da Vorleistungen nicht bezahlt werden. Die Klassifizierung der Kunden in entsprechende Rating-Klassen basiert meist auf externen...
Konfigurationsoptimierung
mit Hilfe eines Neuronalen Netzes wird eine digitale Landkarte der eingesetzten Materialien erzeugt
Die biX AI Tools sind eine Sammlung von Werkzeugen, die es Ihnen ermöglicht, schnell mit Ihrem Advanced Analytics Projekt zu starten. Mit unserem maßgeschneiderten Toolset können Sie sowohl ganz nativ auf SAP-Technologie aufsetzen, als auch non-SAP Anwendungsfälle mit uns gemeinsam realisieren und später auch im Regelbetrieb dauerhaft nutzbar machen.
Die Säulen der biX AI Tools beinhalten neben dem Predictive Content und dem Analytical Content auch Vorgehensmodelle für eine erfolgreiche Vorbereitung und Durchführung von AI und ML Projekten.
Profitieren Sie von unserer Erfahrung in bereits erfolgreich durchgeführten Projekten. Neben dem richtigen Projekt Setup, der benötigten Datenquellen mit ausreichender Datenqualität, steht für uns die Visualisierung der Ergebnisse im Vordergrund, um Vertrauen und Transparenz in die gefunden Zusammenhänge zu bringen.
Ansprechpartner
Sebastian Blötz
Manager Consulting
